使用合适的索引：确保表中的列有合适的索引以加快检索速度。在进行DML操作之前，可以考虑创建必要的索引来提高效率。
适当使用事务：在进行大量的DML操作时，可以考虑使用事务来确保数据一致性，并减少操作的频繁提交和回滚。
批量操作：尽量减少单独的DML操作，尝试使用批量操作来减少数据库的负担，例如使用INSERT INTO … SELECT语句来一次性插入多行数据。
分区表：如果表的数据量很大，可以考虑使用分区表来提高DML操作的效率，将数据分散到不同的分区中，减少锁竞争。
使用并发控制：在多用户环境中，可以使用并发控制来避免锁竞争和死锁问题，确保DML操作的顺利进行。
监控性能：定期监控数据库的性能指标，及时发现和解决DML操作效率低下的问题，优化SQL语句和索引设计。
使用适当的存储引擎：根据业务需求和数据量大小选择合适的存储引擎，比如使用InnoDB引擎来提高事务处理的效率。
